【摘 要】
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根据中国国家统计局的统计数据,在过去5年里,中国共发生1029733起交通事故,造成304671人死亡,直接经济损失达50亿29400万元。其中疲劳驾驶引起的交通事故占交通事故总数的20%,占公路交通事故的30%以上。因此,为了进一步降低交通事故风险,保障公共交通安全,研制一个快速、可靠和高性能的疲劳驾驶预警系统具有重要意义。本文的研究目标是研制一款基于贝叶斯网络的面部多指标融合的高性能疲劳驾驶预
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根据中国国家统计局的统计数据,在过去5年里,中国共发生1029733起交通事故,造成304671人死亡,直接经济损失达50亿29400万元。其中疲劳驾驶引起的交通事故占交通事故总数的20%,占公路交通事故的30%以上。因此,为了进一步降低交通事故风险,保障公共交通安全,研制一个快速、可靠和高性能的疲劳驾驶预警系统具有重要意义。本文的研究目标是研制一款基于贝叶斯网络的面部多指标融合的高性能疲劳驾驶预警系统,并在满足实时性、准确性和健壮性等设计要求下,完成了系统硬件平台的搭建以及软件流程的开发。详细工作内容如下:(1)提取面部疲劳多指标的第一步便是人脸检测技术。为了解决图像中光照以及人脸姿态变化对特征提取的影响,本文采用了基于HOG特征的人脸检测技术。该算法主要包括图像预处理,计算图像像素梯度,划分单元格构建梯度直方图,合并局部梯度直方图并归一化四个步骤。然后用构建的大量人脸HOG特征向量空间作为样本训练SVM人脸检测分类器。(2)人脸检测工作完成后,本文提出了ERT面部关键特征点定位与EPn P点头频率估计相结合的面部多特征提取方法,并设计了基于粒子滤波器的虹膜跟踪算法,采用眼部高宽比来提取眼部状态信息,计算PERCLOS值、ACES、AOL、BF多项疲劳指标。通过动态视频序列信息检测并区分打哈欠与正常说笑的差异性,提高了哈欠检测准确率。同时,基于EPn P算法实时估计驾驶员头部运动状态,计算点头频率来进一步推断其疲劳程度。根据上面提取的面部多特征对疲劳驾驶的推断结果建立条件概率表,并融合驾驶员睡眠质量、身体状况、昼夜节律以及驾驶环境等先验知识,构建贝叶斯网络结构并进行参数学习,成功得到多指标融合疲劳驾驶判决模型。(3)最后为了测试系统疲劳检测的准确性以及实时性,本文搭建了基于Jetson TX2图像处理单元的硬件平台并在Ubuntu系统上完成了软件开发工作。通过在面部疲劳特征数据库以及活体人脸实验两种方法进行验证,实验结果显著。
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